Для обчислення дисперсії залишків, використаємо значення елементів стовпчика (6), які обчислені за виразом

 

з використанням відповідно стовпчиків 2 і 5. Далі обчислюємо . Після цього знаходимо дисперсію залишків:

 

 

Знаходимо також відхилення залежної змінної від її середнього значення та його квадрат за виразами:

 

 

Результати обчислень заносимо у колонки 8 та 9 таблиці 1.2.

Знаходимо дисперсію результативної змінної:

 

.

 

 Використавши знайдені значення  і  визначаємо коефіцієнт детермінації:

 

.

 

За отриманими значеннями коефіцієнта детермінації можна зробити висновок про значущість зв’язку змінних  і .

Визначаємо коефіцієнт кореляції:

 

.

 

Рівень отриманого значення свідчить про велику тісноту зв’язку між змінними x та y.

5Матрицю помилок знаходимо за формулою:

одночинниковий економетричний дисперсія детермінація

.

 

Визначник цієї матриці дорівнює:

 

.

 

Знаходимо стандартну та відносну помилки оцінювання параметра :

 

;

.

 

Для оцінки параметра , маємо:

 

;

7 Знаходимо коефіцієнт еластичності:

 

 

За допомогою вбудованої функції КОРРЕЛ знаходимо коефіцієнт кореляції між залежною та незалежною змінними R=0,93

За допомогою функції ПРЕДСКАЗ розрахуємо прогнозне значення залежної змінної для х=13 та 14.

Для х=13 y=1846,88

для х=14 y=1857,01

Враховуючи наведені обчислення та оцінки, можна зробити наступні висновки:

. Обчислення значень  та  за різними методиками дають помилку у третьому знаку після коми, що свідчить про достатню точність обчислень.

алітичний вигляд моделі, як це свідчить з порівняння графічної інтерпретації моделі та бази даних (експериментальних точок), в основному відображає основну тенденцію взаємозв’язку між змінними x та y, а саме: збільшення значення x призводить до збільшення значення y.

. Невелике значення дисперсії залишків відхилень між теоретичною оцінкою та експериментальними значеннями, та їх невідчутна залежність від рівня значень  та  свідчить про доцільність використання методу 1МНК.

. Рівні значень коефіцієнтів детермінації та кореляції свідчать про значущість моделі та тісний лінійний зв’язок чинника і економічного показника.

. Рівні значень стандартних та відносних помилок оцінювання параметрів моделі не є занадто великим, а це говорить про невелику зміщеність оцінок.

. Отримане значення коефіцієнта еластичності вказує на те, що при збільшенні або зменшення значення чинника на 1% значення економічного показника відповідно збільшується або зменшується у середньому на 0,46